Clasificación de género basada en señales de voz mediante modelos difusos y algoritmos de optimización

Iteckne

Helbert Eduardo Espitia-Cuchango¹  Luis Miguel Cortés-Martinez¹ 

[1] Universidad Distrital Francisco José de Caldas Bogotá;

关键词: fuzzy logic;    optimization;    genetic algorithms;    harmony search;    differential evolution;    particle swarm optimization;    quasi newton method;    gender classification;   

DOI  :  10.15332/iteckne.v16i2.2356

来源: DOAJ

【 摘 要 】

En este documento se describe un esquema de clasificación de género, basado en señales de voz, en el que se proponen y prueban 16 modelos difusos diferentes que son optimizados mediante cuatro algoritmos bioinspirados y el método cuasi-Newton. El esquema de clasificación considera cuatro conjuntos de datos y cinco características de voz diferentes para definir los valores de entrada de un algoritmo en el proceso de optimización. Los valores de entrada de cada modelo difuso definen la media y varianza de sus funciones de pertenencia gaussianas, y su desempeño se evalúa mediante los valores de entrada del algoritmo de optimización y el error cuadrático medio como función objetivo para minimizar. Se hace un análisis comparativo entre modelos, algoritmos y conjuntos de datos para obtener conclusiones de acuerdo con los resultados de cada modelo optimizado.

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